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关键词： 导检宣教系统   移动终端   留观   信息化   医学影像学  

摘要： 目的:开发应用医学影像学检查导检宣教系统,实现患者检查的全流程信息管理。方法:采用客户机与服务器(C/S)结构,以医院信息系统(HIS)为基础,配合移动终端构建受检者管理平台,通过患者移动终端应用程序(APP)、短信及候诊区视频广播播报,将排队叫号、患者引导、健康宣教、咨询服务以及随访服务进行点对点的贯穿,实现为患者提供有效信息及数据的反馈交换。结果:导检宣教系统可满足绝大多数受检者的管理,系统试用后候诊区的受检者由试用前的92%坚持在候诊区等待降低至试用后的15%临近候诊等待和老年受检者候诊等待,有效随访率由试用前的78%提升到试用后的97%。结论:导检宣教系统可对受检者从检查的各环节到后期的随访服务跟踪进行有效的流程化管理,实现了导检宣教随访管理的信息化,提高了就诊效率。

关键词： 医学影像   灯箱   存储   定量   实用价值   固定  

摘要： 现有的医学影像观察灯箱在观察医学影像片与固定存储医学影像片的结构不够完善,且现有的医学影像观察灯箱在将影像片移动时固定的结构不够完善,不便于将其固定住之后带动其便捷的进行移动与固定。于是,有鉴于此,针对现有的结构及缺失予以研究改良,提供一种可进行定量存储的医学影像观察灯箱设施,以期达到具有更加实用价值性的目的。

关键词： 胸部CT   胸外病变   医学影像  

摘要： 本研究旨在探讨胸部CT对于检出胸外病变的价值及临床意义并比较不同性别与不同年龄胸外病变的检出情况。方法:收集我院2018年6月至2018年12月行胸部CT检查检出胸外病变的患者3650例,依据患者年龄分为青年、中年、老年,性别分为男性、女性,分析比较不同性别与不同年龄胸外病变的检出情况。结果:年患者胸外病变中肝脏、肾脏、甲状腺病变检出率较高,与青年患者相比差异有统计学意义(P<0.05);男性患者肝脏、肾脏的检出率高于女性,女性甲状腺的检出率高于男性,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:胸部CT对于胸外病变的检出具有重要的临床价值,应重点留意肝脏、肾脏、甲状腺等部位,尤其是老年患者;对于女性患者,检查时更应关注甲状腺扫描情况。

关键词： 医学影像设备   质量保证   质量控制   概念内容  

摘要： 目前,电子信息技术以及计算机技术都在迅速发展,各领域的技术革命也对不同行业、不同领域的发展产生了重要的推动作用。在医学影像技术领域中,医学影像设备的更新换代速度在不断加快,且越来越多具备高新科技含量的医学影像设备开始用于临床医疗的服务过程中,对提升医疗服务质量、优化医疗服务效率、创造医疗服务效益等起到重要作用。而在医学影像设备的使用过程中,医学影像设备的质量保证与质量控制对医学影像设备的安全、稳定使用有非常重要的意义。现针对当前医学影像设备的质量保证与质量控制的具体工作内容以及实际工作过程中应当注意的影响因素进行分析论述。

关键词： 中华医学杂志   医学影像诊断   医学影像学   诊断经验   临床医师   病变特征   影像图片   临床医学影像  

摘要： 医学影像学检査是临床常用的诊断手段。影像学改变是病理改变的反应,但不同的病理改变往往有相似的影像学表现,这给诊断带来很大困难为了促进临床影像诊断经验的交流和诊断、鉴别诊断水平的提高,中华医学杂志自2001年第1期开辟“临床医学影像”栏目,为特殊的、少见的、但具有临床启发意义的影像学表现提供一个展示园地,使局部的、个人的经验尽快地为广大临床医师借鉴,为临床医学影像诊断积累宝贵的第一手资料,本栏目是一个以图片展示为主的栏目,要求提供高质量的影像图片,图片必须清晰,对比度好、病变特征显示明确。

关键词： 《中国临床医学影像杂志》   编委会   汉语拼音  

关键词： 针灸理论   医学影像学   临床疗效   特色栏目   客观信息   形态与功能   创新尝试  

摘要： 恰逢2020新年来临之际,我们迎来了杂志创刊以来最大的一次版面改动,这既是一次创新尝试,更是翻开了新的篇章。新的版面,新的开端!改版后首期重点内容聚焦于本刊的特色栏目--针灸影像学,它是利用医学影像学特有的形态与功能等多模态显像技术,结合解剖、生理、病理等基础知识,以定性、定量等客观信息研究腧穴、经络的生理功能、临床疗效,探讨其机制,揭示针灸理论的一门新的学科。

关键词： 深度学习   医学影像   卷积神经网络   图像分割算法  

摘要： 近年来,日渐成熟的人工智能深度学习技术使得众多领域逐渐实现自动化智能化作业。在医疗领域,随着医疗数据电子化和互联网医疗的发展,基于卷积神经网络实现包含定位、分割和分类于一体的辅助诊断系统应用已成为新型医疗模式发展的必然趋势。医学影像分割技术是医疗图像自动分析中的难点和重点,目前仍面临许多亟待解决的问题。该文将从临床医学影像的特点、深度学习主流分割网络和医学图像分割网络在临床中的应用3个方面对医学图像分割领域的研究进展进行系统综述,并进一步分析卷积神经网络在医学影像分割任务中的发展现状、面临的挑战以及未来的发展方向。